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Titel
Terminologiemanagement in der Automobilindustrie : Aspekte des Terminologiemanagements in der Audi Akademie Hungaria / vorgelegt von Roland Kelbert
Verfasser/ VerfasserinKelbert, Roland
Begutachter / BegutachterinHebenstreit, Gernot
Erschienen2014
Umfang123 Bl. : Zsfassung (2 Bl.) ; graf. Darst.
HochschulschriftGraz, Univ., Masterarb., 2014
Anmerkung
Text überw. dt., teilw. hun.
Anmerkung
Zsfassungen in dt. und engl. Sprache
SpracheDeutsch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (GND)Kraftfahrzeugindustrie / Terminologiedatenbank / Qualitätsmanagement / Kraftfahrzeugindustrie / Terminologiedatenbank / Qualitätsmanagement / Online-Publikation
URNurn:nbn:at:at-ubg:1-78551 Persistent Identifier (URN)
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Zusammenfassung (Deutsch)

Terminologiemanagement in der AutomobilindustrieAspekte des Terminologiemanagements in der Audi Akademie HungariaKurzfassungIn der globalisierten Wirtschaft sind Wissen und Information entscheidende Produktionsfaktoren für multinationale Unternehmen. Um davon profitieren zu können, sollte dieses Wissen gesammelt, aufbereitet und geordnet allen MitarbeiterInnen bereitgestellt werden. Das kann durch ein systematisches Terminologiemanagement erreicht werden. Die vorliegende Masterarbeit ist eine Auftragsarbeit für die Audi Akademie Hungaria Kft, in der 2011 Terminologiearbeit eingeführt wurde. Bis dato konnten allerdings keine signifikanten Ergebnisse beim Aufbau der Terminologiedatenbank erzielt werden. Aus diesem Grund sollten im Rahmen der Masterarbeit Aspekte des Terminologiemanagements in der Audi Akademie Hungaria untersucht werden, um dem Unternehmen Möglichkeiten, Ideen und Vorschläge zum Aufbau einer systematischen Terminologiedatenbank zu unterbreiten. Dazu wurde das gegenwärtige Terminologiemanagement in der Audi Akademie Hungaria mit den aktuellen Best-Practices-Modellen nach dem Deutschen Terminologie-Tag (DTT) verglichen, um konkretisierbare Aussagen zum Aufbau einer systematischen Terminologiedatenbank zu treffen. Die aufgestellte Hypothese besagte, dass Teminologiemanagement in der Audi Akademie Hungaria nicht mit den aktuellen Best-Practices-Modellen des DTT einhergehe. Um zu erheben, wie Terminologiemanagement in der Audi Akademie Hungaria gegenwärtig ausgeübt wird, wurden qualitative Interviews mit den MitarbeiterInnen geführt, welche Terminologiearbeit im Übersetzungs- und Dolmetschdienst betreiben. Durch die Gegenüber-stellung der erhobenen Daten mit den Best-Practices-Modellen wurde die Hypothese bestätigt. Abschließend konnte unter Berücksichtigung der Ergebnisse, ein Workflow für das Unternehmen zum Aufbau einer systematischen Terminologiedatenbank erstellt werden.

Zusammenfassung (Englisch)

Terminology management in the automotive industryAspects of terminology management at Audi Akademie HungariaAbstractIn a globalised economy, know-how and information are decisive production factors for multinational businesses. Collecting, editing and organising data as well as making it accessible for all employees is highly beneficial for companies and can be achieved by the means of systematic terminology management. On behalf of Audi Akademie Hungaria Kft, the present paper analyses the companys terminology work since its introduction in 2011. To date, the established database has failed to produce significant results. Therefore, this paper seeks to analyse aspects of terminology management at Audi Akademie Hungaria in order to present the company with possible ideas and suggestions to establish a systematic terminology database. To start with, the current system used at Audi Akademie Hungaria was compared to the topical best practice models according to Deutscher Terminologie-Tag (DTT) in order to define the establishment of systematic terminology databases. The hypothesis was made that the current system used did not comply with the best practice models of DTT. To find out about how terminology is currently managed at Audi Akademie Hungaria, qualitative interviews with translators also responsible for terminology work were conducted. By comparing the collected data to the best practice models, the hypothesis could be verified. Based on the results, the company could be presented with a workflow for establishing a systematic terminology database.